特征提取算法性能对比：从传统到深度学习的实践分析
在大模型训练中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文将对比几种主流特征提取算法在实际数据集上的表现。
实验环境与数据准备
我们使用公开的MNIST手写数字数据集进行实验，该数据集包含70,000张28×28像素的灰度图像。
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
# 加载数据
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
X, y = mnist.data, mnist.target.astype(int)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
算法对比
1. PCA主成分分析
pca = PCA(n_components=0.95) # 保留95%方差
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
print(f'PCA降维后维度: {X_pca.shape[1]}')
2. 卡方特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=100)
X_chi2 = selector.fit_transform(X_scaled, y)
print(f'卡方特征选择后维度: {X_chi2.shape[1]}')
3. VGG16预训练模型
# 构建VGG16模型进行特征提取
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
base_model.trainable = False
性能评估
通过准确率、计算时间和内存占用三个维度进行对比。结果显示：
- PCA: 计算速度快，但信息损失较大
- 卡方特征选择: 特征稀疏性好，适合高维数据
- VGG16: 特征表达能力强，但计算开销大
建议根据实际业务场景选择合适的特征提取策略。
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